2024 Autora: Elizabeth Oswald | [email protected]. Última modificació: 2024-01-13 00:04
Resposta
1. El que suposeu en un model de regressió lineal és que el terme d'error és un procés de soroll blanc i, per tant, ha de ser estacionari. No hi ha cap suposició que les variables independents o dependents siguin estacionàries.
És necessària l'estacionarietat per a la regressió?
Es requereix una prova d'estacionarietat de les variables perquè Granger i Newbold (1974) van trobar que els models de regressió per a variables no estacionàries donen resultats falsos. … Com que ambdues sèries estan augmentant, és a dir, no estacionàries, s'han de convertir en sèries estacionàries abans de dur a terme l'anàlisi de regressió.
La regressió lineal requereix estandardització?
En l'anàlisi de regressió, heu d'estandarditzar les variables independents quan el vostre model conté termes polinomials per modelar termes de curvatura o d'interacció. … Aquest problema pot enfosquir la importància estadística dels termes del model, produir coeficients impreciss i fer més difícil triar el model correcte.
Quins són els tres requisits de la regressió lineal?
Linealitat: La relació entre X i la mitjana de Y és lineal. Homoscedasticitat: la variància del residu és la mateixa per a qualsevol valor de X. Independència: les observacions són independents les unes de les altres. Normalitat: per a qualsevol valor fix de X, Y es distribueix normalment.
L'OLS assumeix l'estacionarietat?
Pel que fa a la no estacionarietat, no està cobert per les hipòtesis de l'OLS, de manera que les estimacions de l'OLS ja no seran BLAU si les vostres dades no són estacionàries. En resum, això no ho vols. A més, no té sentit tenir una variable estacionària explicada per una caminada aleatòria, o viceversa.
Recomanat:
Per què els meus resultats de regressió són insignificants?
Motius: 1) Mida de mostra petita en relació a la variabilitat de les vostres dades. 2) No hi ha relació entre variables dependents i independents. Si el vostre experiment està ben dissenyat amb una bona rèplica, aquest pot ser un resultat útil (publicable).
Per què spss va excloure la regressió de variables?
Quan utilitzeu variables simulades, necessiteu un grup de comparació per poder interpretar els coeficients en l'anàlisi de regressió. SPSS exclou automàticament un estat per oferir-vos aquest grup de comparació. … SPSS exclou automàticament una categoria que ara és la vostra categoria de referència.
Una estacionarietat forta implica una estacionarietat feble?
Primer tingueu en compte que els segons moments finits no s'assumeixen en la definició d'estacionarietat forta, per tant, estacionarietat forta no implica necessàriament una estacionarietat feble. Una estacionarietat forta implica una estacionarietat feble?
Per què hem de provar l'estacionarietat?
Així que la prova de l'estacionarietat és molt important perquè es poden fabricar tots els resultats de la regressió. … De manera formal, la sèrie s'anomena estacionària si compleix tres condicions, en cas contrari serà una sèrie no estacionària.
Per a una anàlisi de regressió logística?
L'anàlisi de regressió logística s'utilitza per examinar l'associació de variables independents (categòriques o contínues) amb una variable dependent dicotòmica. Això contrasta amb l'anàlisi de regressió lineal en què la variable dependent és una variable contínua.
